Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vax-Culture: A Dataset for Studying Vaccine Discourse on Twitter

論文の概要: Vax-Culture: A Dataset for Studying Vaccine Discourse on Twitter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06858v2
Date: Mon, 17 Apr 2023 16:51:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-18 11:39:40.795440
Title: Vax-Culture: A Dataset for Studying Vaccine Discourse on Twitter
Title（参考訳）: Vax-Culture:Twitterでワクチンの談話を学ぶためのデータセット
Authors: Mohammad Reza Zarei, Michael Christensen, Sarah Everts and Majid Komeili
Abstract要約: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染拡大に伴い、ワクチン中毒は公衆衛生当局にとって大きな課題となっている。 6373のワクチン関連ツイートからなるTwitter COVID-19データセットであるVax-Cultureを紹介します。このことが、予防接種的信念を持つ個人にリーチするための、効果的で目標とする公衆衛生コミュニケーション戦略につながることを願っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.768191396638854
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Vaccine hesitancy continues to be a main challenge for public health officials during the COVID-19 pandemic. As this hesitancy undermines vaccine campaigns, many researchers have sought to identify its root causes, finding that the increasing volume of anti-vaccine misinformation on social media platforms is a key element of this problem. We explored Twitter as a source of misleading content with the goal of extracting overlapping cultural and political beliefs that motivate the spread of vaccine misinformation. To do this, we have collected a data set of vaccine-related Tweets and annotated them with the help of a team of annotators with a background in communications and journalism. Ultimately we hope this can lead to effective and targeted public health communication strategies for reaching individuals with anti-vaccine beliefs. Moreover, this information helps with developing Machine Learning models to automatically detect vaccine misinformation posts and combat their negative impacts. In this paper, we present Vax-Culture, a novel Twitter COVID-19 dataset consisting of 6373 vaccine-related tweets accompanied by an extensive set of human-provided annotations including vaccine-hesitancy stance, indication of any misinformation in tweets, the entities criticized and supported in each tweet and the communicated message of each tweet. Moreover, we define five baseline tasks including four classification and one sequence generation tasks, and report the results of a set of recent transformer-based models for them. The dataset and code are publicly available at https://github.com/mrzarei5/Vax-Culture.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染拡大に伴い、ワクチン中毒は公衆衛生当局にとって大きな課題となっている。このため、多くの研究者がワクチンキャンペーンの根本原因を特定し、ソーシャルメディアプラットフォーム上での抗ワクチンの誤情報の増加がこの問題の重要な要素であることを発見した。われわれはTwitterを誤解を招くコンテンツ源として探求し、ワクチンの誤情報を広める動機となる文化的・政治的信念の重複を抽出した。そのために、私たちはワクチン関連のツイートのデータセットを収集し、コミュニケーションとジャーナリズムのバックグラウンドを持つアノテータチームの助けを借りて注釈付けしました。最終的には、これが反ワクチンの信念を持つ個人にリーチするための効果的な公衆衛生コミュニケーション戦略につながることを願っている。さらに、この情報は、ワクチンの誤情報を自動検出し、悪影響に対処する機械学習モデルの開発に役立つ。本稿では,ワクチン・ヘシタンシースタンス,ツイート中の誤情報の表示,各ツイートに対する批判とサポート,各ツイートのコミュニケーションメッセージなど,多種多様なアノテーションを伴って,6373個のワクチン関連ツイートからなる,新しいtwitter covid-19データセットであるvax-cultureを提案する。さらに,4つの分類と1つのシーケンス生成タスクを含む5つの基本タスクを定義し,それらに対する最近のトランスフォーマーモデルの結果を報告する。データセットとコードはhttps://github.com/mrzarei5/vax-cultureで公開されている。

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